 |
 |
 |
|
|||||||||
|
 | |||||||||||
|
 |
||||||||
|
МЕНЮ
|
БОЛЬШАЯ ЛЕНИНГРАДСКАЯ БИБЛИОТЕКА - РЕФЕРАТЫ - Экспертные системыЭкспертные системы2010 Федеральное государственное образовательное учреждение среднего профессионального образования “Омский промышленно-экономический колледж” Доклад на тему Экспертные системы по дисциплине «Основы построения автоматизированных информационных систем» Содержание1) Основные понятия и определения2) Структуру экспертной системы3) Классификация экспертных систем1. Основные понятия и определенияЭкспертные системы (ЭС) - это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.В нашей стране современное состояние разработок в области экспертных систем можно охарактеризовать как стадию всевозрастающего интереса среди широких слоев экономистов, финансистов, преподавателей, инженеров, медиков, психологов, программистов, лингвистов. К сожалению, этот интерес имеет пока достаточно слабое материальное подкрепление - явная нехватка учебников и специальной литературы, отсутствие символьных процессоров и рабочих станций искусственного интеллекта, ограниченное финансирование исследований в этой области, слабый отечественный рынок программных продуктов для разработки экспертных систем.Поэтому распространяются “подделки” под экспертные системы в виде многочисленных диалоговых систем и интерактивных пакетов прикладных программ, которые дискредитируют в глазах пользователей это чрезвычайно перспективное направление. Процесс создания экспертной системы требует участия высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта, которых пока выпускает небольшое количество высших учебных заведений страны.Современные экспертные системы широко используются для тиражирования опыта и знаний ведущих специалистов практически во всех сферах экономики. Традиционно знания существует в двух видах:· Коллективный опыт;· Личный опыт;Если большая часть знаний в предметной области представлена в виде коллективного опыта (например, высшая математика), эта предметная область не нуждается в экспертных системах.Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня, если эти знания по каким-либо причинам слабо структурированы, такая предметная область, скорее всего, нуждается в экспертной системе.2. Структуру экспертной системы2010 пользователь - специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны ЭС.Инженер по знаниям - специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний.Интерфейс пользователя - комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и получение результатов.База знаний - ядро ЭС, совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному). Параллельно такому как “ человеческому” представлению существует БЗ во внутреннем “машинном” представлении.Решатель - программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ.Подсистема объяснений - программа, позволяющая пользователю получить ответ на вопрос (например: вопрос “Почему система приняла такое решение?” ответ “почему” - ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т.е. отход на один шаг назад).Интеллектуальный редактор БЗ - программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает в себя систему:a) Вложенное меню;b) Шаблонов языка представления знаний;c) Подсказок (“помощь”).В коллектив разработчиков ЭС входит как минимум четыре человека:§ эксперт;§ инженер по знаниям;§ программист;§ пользователь.3. Классификация экспертных систем2010 Классификация по решаемой задаче:Интерпретация данных. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными.Например: обнаружения и идентификация различных типов судов (SIAP).Диагностика. Под ней понимается обнаружение неисправности в некоторых систем.Например: диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении ЭВМ (CRIB).Мониторинг. Основная задача мониторинга является непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и предупреждение о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы.Например: контроль за работой электростанций (СПРИНТ).Проектирование. Это подготовка спецификаций на создание объектов с заранее определенными свойствами.Например: проектирование конфигураций ЭВМ (VAX).Прогнозирование. Они логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций.Например: прогнозы в экономике (ECCON), предсказания погоды (WILLARD).Планирование. Под ним понимается нахождения планов действий, относящийся к объектам, способным выполнять некоторые функции.Например: планирование промышленных заказов (ISIS).Обучение. Система диагностирует ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ, и подсказывают правильные решения.Например: обучение языку программирования Паскаль.Квалификация по связи с реальным временем:Статические. Разрабатываются в предметных областях, в которых БЗ и данные не меняются во времени, они стабильные.Например: диагностика неисправности в автомобиле.Квазидинамические. Интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.Динамические. Работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступаемых данных. |
РЕКЛАМА
|
|||||||||||||||||
| |||||||||||||||||||
| БОЛЬШАЯ ЛЕНИНГРАДСКАЯ БИБЛИОТЕКА | ||
 |
© 2010 | |